package com.example.hot100;

import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.function.BiConsumer;

/**
 * 给你一个用字符数组 tasks 表示的 CPU 需要执行的任务列表。其中每个字母表示一种不同种类的任务。
 *  任务可以以任意顺序执行，并且每个任务都可以在 1 个单位时间内执行完。在任何一个单位时间，CPU 可以完成一个任务，或者处于待命状态。
 *  然而，两个 相同种类 的任务之间必须有长度为整数 n 的冷却时间，因此至少有连续 n 个单位时间内 CPU 在执行不同的任务，或者在待命状态。
 *  即是在说一个任务执行完毕后要等 n 个单位时间才能再次执行相同的任务
 *
 *  你需要计算完成所有任务所需要的 最短时间 。 
 *
 *  示例 1：
 * 输入：tasks = ['A','A','A','B','B','B'], n = 2
 * 输出：8
 * 解释：A -> B -> (待命) -> A -> B -> (待命) -> A -> B
 *      在本示例中，两个相同类型任务之间必须间隔长度为 n = 2 的冷却时间，而执行一个任务只需要一个单位时间，所以中间出现了（待命）状态。 
 *
 *  示例 2：
 * 输入：tasks = ['A','A','A','B','B','B'], n = 0
 * 输出：6
 * 解释：在这种情况下，任何大小为 6 的排列都可以满足要求，因为 n = 0
 * ['A','A','A','B','B','B']
 * ['A','B','A','B','A','B']
 * ['B','B','B','A','A','A']
 *
 *  示例 3：  
 * 输入：tasks = ['A','A','A','A','A','A','B','C','D','E','F','G'], n = 2
 * 输出：16
 * 解释：一种可能的解决方案是：
 *      A -> B -> C -> A -> D -> E -> A -> F -> G -> A -> (待命) -> (待命) -> A -> (待命) -> (待命) -> A
 */
public class Leetcode621_LeastInterval {
    public static void main(String[] args) {
        char[] tasks = {'A','A','A','B','B','B'};
        int n = 2;
        System.out.println(new Solution().leastInterval(tasks, n));
    }
    
    static class Solution {
        public int leastInterval2(char[] tasks, int n) {
            if (n == 0) return tasks.length;
            Map<Character, Integer> freqMap = new HashMap<>(); // 用于统计每种类型任务的个数
            int maxFreq = 0; // 记录类型次数最多的任务的次数
            for (char task : tasks) {
                int newVal = freqMap.getOrDefault(task, 0) + 1;
                freqMap.put(task, newVal);
                maxFreq = Math.max(maxFreq, newVal);
            }
            int maxFreqCount = 0; // 具有最多执行次数的任务数量
            Set<Map.Entry<Character, Integer>> entrySet = freqMap.entrySet();
            for (Map.Entry<Character, Integer> entry : entrySet) {
                int value = entry.getValue();
                if (value == maxFreq) {
                    ++maxFreqCount;
                }
            }
            // (maxFreq - 1) * (n  + 1) 是不加上最后一个类型次数最多的任务所需的最短时间
            // 后面再加maxFreqCount是因为最后一排的任务执行不需要等待
            return Math.max((maxFreq - 1) * (n  + 1) + maxFreqCount, tasks.length);
        }

        /**
         * 解法一:模拟
         * 按照时间顺序，依次给每一个时间单位分配任务
         * 每次选择不在冷却中并且剩余执行次数最多的那个任务来执行即可
         * 首先统计每中类型任务的次数
         * 给每种任务标记下一次可执行的最早时间 nextValids 和每种任务剩余执行次数 remains
         * 每次选择不在冷却中并且剩余执行次数最多任务进行执行
         *
         *
         * @param tasks
         * @param n
         * @return
         */
        public int leastInterval1(char[] tasks, int n) {
            if (n == 0) return tasks.length;
            Map<Character, Integer> freqMap = new HashMap<>(); // 用于统计每种类型任务的个数
            for (char task : tasks) {
                freqMap.put(task, freqMap.getOrDefault(task, 0) + 1);
            }
            int taskTypeSize = freqMap.size();
            int[] nextValids = new int[taskTypeSize];// 每种任务下一次可执行的最早时间
            int[] remains = new int[taskTypeSize]; // 每种任务剩余执行次数
            Set<Map.Entry<Character, Integer>> entries = freqMap.entrySet();
            int index = 0;
            for (Map.Entry<Character, Integer> entry : entries) {
                nextValids[index] = 1;
                remains[index] = entry.getValue();
                index++;
            }
            int time = 0;

            for (int i = 0; i < tasks.length; i++) {
                ++time;
                int minNextValid = Integer.MAX_VALUE; // 将所有类型任务能执行的最早时间记录下来，就可以省掉待命时间
                for (int j = 0; j < taskTypeSize; j++) {
                    if (remains[j] != 0) minNextValid = Math.min(minNextValid, nextValids[j]);
                }

                time = Math.max(minNextValid, time);
                int bestIndex = -1;
                for (int j = 0; j < taskTypeSize; j++) {
                    if (remains[j] != 0 && nextValids[j] <= time) {
                        if (bestIndex == -1 || remains[j] > remains[bestIndex]) bestIndex = j;
                    }
                }
                // 执行完所选任务后将该类型的任务的状态进行更新
                nextValids[bestIndex] = time + n + 1;
                remains[bestIndex]--;
            }
            return time;
        }

        public int leastInterval(char[] tasks, int n) {
            return leastInterval2(tasks, n);
        }
    }
}
